Unlocking Tech
01 / Serviços / Integração

Serviços de integração de software que ligam a IA aos sistemas que já usam.

Os nossos serviços de integração de software e de sistemas são a canalização que torna a IA real: o modelo funciona numa demo, mas não vê os vossos dados, não escreve no CRM nem no ERP e não é de confiar com o vosso modelo de permissões — por isso ligamos os LLM, a pesquisa nos vossos dados (RAG) e os agentes de IA aos vossos sistemas em produção, com segurança. Sem substituir nada.

Exemplo ilustrativoAlternem entre dry-run, escrita e rollbackUma escrita no CRM, com permissões, dry-run e rollback

Sistemas e permissões

  • HubSpotCRM
    Lê:
    negócios, contactos
    Escreve:
    fase, próximo passo, nota
  • PrimaveraERP
    Lê:
    ficha de cliente, faturas em aberto
    Escreve
    Só leitura
  • Base de dadosSQL interna
    Lê:
    histórico de pedidos
    Escreve
    Só leitura

A IA escreve como:ia-integracao · utilizador próprio e limitado

Validações antes de escrever

  • Só campos dentro do âmbito do utilizador da IA
  • A fase existe no pipeline e a mudança é permitida
  • Cliente confirmado no Primavera (o NIF coincide)
  • Sem escrita duplicada (chave de idempotência)

Modo

Nada foi escrito. A integração gera o payload exato que enviaria e uma pessoa revê o diff antes de aprovar.

Aprovado e escrito pela API do HubSpot, com o utilizador da IA. Fica registado quem escreveu, o quê e porquê.

Se algo estiver errado, os valores anteriores são repostos a partir do registo de auditoria. O rollback também fica registado.

Origem: Email do cliente a pedir mais prazo de pagamento

Registo: Negócio N-1042 · Cliente Exemplo, Lda.

Fase
antes: Proposta enviadadepois: Em negociação (proposto)
Próximo passo
antes: —depois: Rever o prazo de pagamento com o cliente (proposto)
Nota
antes: —depois: Resumo do email do cliente (proposto)
Valor
12 000 €fora do âmbito: a IA não escreve este campo

Registo de auditoria

  1. 01dry-run · payload guardado · a aguardar revisão
  2. 02escrita · 3 campos · motivo: email do cliente · aprovado pelo gestor de conta
  3. 03rollback · 3 campos repostos · pedido pelo gestor de conta

Sistemas, registo e valores fictícios. O caminho é o real: o que a IA pode ler e escrever, as validações antes da escrita e o registo que permite reverter.

02 /

Trabalho selecionado

Caso de estudo· Reino Unido

Agritech · Plataforma IoT de fertilização de precisão

Plataforma IoT de fertilização de precisão para agricultura arvense de grande escala.

Problema
Dados de sensores sem inteligência agronómica são ruído.
Abordagem
O ciclo completo de decisão de fertilização: medir, analisar, recomendar, aplicar, verificar.
Resultado
Da aplicação uniforme à inteligência ao nível do campo.
  • 23%Redução do custo de fertilizante na primeira época
  • 12%Melhoria da produtividade por hectare
  • 850+Nós de sensores instalados na exploração
  • NVZConformidade totalmente documentada de ponta a ponta
União EuropeiaSaaS de Gestão Hospitalar · Reserva de instalações e registos de pacientes em tempo real

SaaS de reserva de instalações em tempo real e registos de pacientes para operadores hospitalares.

  • Tempo realVista de ocupação ao vivo em todas as alas e quartos
PortugalSeed Real Estate · Workflows de gestão de negócios com IA

Gestão de negócios e reconciliação financeira com IA para uma equipa de investimento imobiliário.

2Workflows de IA orquestrados em produção
03 / O essencial
Em resumo

A Unlocking Tech é uma empresa de engenharia de IA sediada em Lisboa que presta serviços de integração de IA a PME e scale-ups em Portugal e no resto da Europa. Ligamos modelos de linguagem — os modelos GPT da OpenAI, o Claude da Anthropic, o Gemini da Google — e agentes de IA aos sistemas que já usam: CRM como o HubSpot e o Salesforce, ERP como o Primavera e o PHC, bases de dados e APIs internas. Cada integração leva as permissões ao nível do registo até à camada de IA e escreve com validação, modo dry-run, registo de auditoria e rollback. Um caminho só de leitura para um sistema limpo são poucas semanas; âmbitos maiores ficam fixados por escrito, milestone a milestone, depois de uma avaliação técnica de 30 a 60 minutos.

Avaliação técnica com um engenheiro, não uma chamada de vendas
30–60min
Um caminho só de leitura para um sistema limpo
Poucassemanas
Escritas validadas, registadas e reversíveis
100%
Engenheiros séniores levam o modelo de permissões até à camada de IA.
Sénior
Um fluxo real provado de ponta a ponta antes de alargar o âmbito
1
04/O que recebem

Tudo o que precisam.Ligado à realidade.

Não é uma demo contra um export desatualizado. IA ligada aos vossos sistemas em produção, com escrita em que podem confiar, um modelo de permissões que se aguenta e um runbook que a vossa equipa controla.

Dados reais, nos dois sentidos

  • IA que lê os vossos sistemas em produção

    Dados atuais do CRM, ERP, base de dados e data warehouse — não um export CSV nem uma cópia com uma semana.

  • Escrita em que podem confiar

    Quando a IA atualiza um registo ou aciona um workflow, vem com validação, modo dry-run, registo de auditoria e rollback — para que um output errado não corrompa em silêncio o vosso sistema de registo.

Permissões e fiabilidade

  • Um modelo de permissões que se aguenta na camada de IA

    Acesso ao nível do registo propagado pela retrieval, para que nenhum utilizador — e nenhum modelo — veja dados que não devia ver.

  • Pipelines que sobrevivem ao mundo real

    Rate limits, retries, idempotência, deteção de mudanças de esquema e filas de erro com replay. Não parte em silêncio a meio de uma terça-feira.

Sem trocar nada, e vosso

  • Sem substituir nada

    Corre na stack que já têm — on-prem ou cloud, a par das ferramentas atuais. Integramos na realidade, não a substituímos por uma plataforma nova.

  • Um sistema que a vossa equipa controla

    Documento de arquitetura, monitorização, alertas e um runbook escrito — para que o consigam operar sem nós quando quiserem.

05/Como trabalhamos

Mapear. Ligar um caminho.Depois para produção, depressa.

Cinco passos, da avaliação só de leitura à passagem faseada para produção — os vossos dados provam a autenticação, a latência e o custo antes de alargarmos o âmbito.

  1. 01AVALIAR
    Avaliação técnica

    30 a 60 minutos com um engenheiro e, depois, acesso só de leitura aos sistemas no âmbito. Mapeamos os dados, os sistemas de registo, o modelo de autenticação, os limites de pedidos das APIs (rate limits) e as restrições de compliance — e dizemos o que é integrável de facto, o que está bloqueado e onde está o risco real. Se a integração não for o vosso ponto de estrangulamento, dizemo-lo aqui.

  2. 02PLANEAR
    Plano de integração e contrato de dados

    Arquitetura por escrito: que sistemas ligam, a direção do fluxo de dados, o desenho da retrieval, o modelo de permissões e os modos de falha. Milestones fixos e uma métrica de sucesso, por escrito, antes de qualquer código.

  3. 03LIGAR
    Ligar um caminho de ponta a ponta

    Ligamos um único fluxo real através de toda a stack — um sistema, um caminho de dados, até à camada de IA e de volta — num ambiente de testes (staging). Prova a autenticação, as permissões, a latência e o custo nos vossos dados reais antes de alargar o âmbito.

  4. 04REFORÇAR
    Endurecer e alargar

    Acrescentamos os restantes sistemas e fluxos, adicionamos novas tentativas automáticas (retries), idempotência e gestão dos limites de pedidos, fechamos as permissões e o registo de auditoria, testamos com carga contra volumes reais e simulamos as escritas sem gravar (dry-run). Demos semanais sobre os vossos dados durante todo o processo.

  5. 05ENTREGAR
    Entrega e passagem à equipa

    Passagem para produção (cutover), normalmente faseada ou com o sistema antigo e o novo a correr em paralelo, com monitorização e alertas ativos e o runbook escrito. Ficamos responsáveis durante a estabilização; a operação contínua pode passar para Suporte & Escala ou de volta para a vossa equipa.

06/Para quem é

Não somos para todos.Somos para quem liga a IA à stack real.

Se algum destes vos soa familiar, devíamos falar.

01

A demo funciona, a produção não

Founder ou CTO com uma feature de IA presa em isolamento

O que enfrentam

  • Impressionante isolada, inútil em produção
  • Lê de um export desatualizado, não escreve de volta
  • Não está ligada à vossa auth

O que procuram

Não precisam de um modelo novo — precisam dele ligado à stack real.

Resultado

A demo passa a feature que os vossos sistemas correm de facto.

02

A IA não consegue tocar nos dados por causa de onde eles vivem

Dados espalhados por ERP, legacy on-prem e SaaS

O que enfrentam

  • Dados espalhados por ERP, base de dados legacy e SaaS
  • Um regime real de PII ou residência de dados
  • Sem forma de substituir tudo

O que procuram

Precisam de alguém sénior que integre na realidade confusa e leve o modelo de permissões até à camada de IA.

Resultado

A IA chega aos vossos dados sem quebrar as restrições de compliance.

03

Precisam de retrieval ancorada nos vossos sistemas

IA interna que responde dos vossos dados e atua nas vossas ferramentas

O que enfrentam

  • Suporte, pesquisa ou um agente que atualiza registos
  • Nunca pode devolver um registo que o utilizador não devia ver
  • A parte difícil é retrieval, permissões e escrita

O que procuram

Querem IA interna que responda a partir dos vossos dados e atue nas vossas ferramentas — não apenas um prompt melhor.

Resultado

Respostas ancoradas e ações seguras dentro das vossas próprias ferramentas.

Trabalhamos com poucas empresas de cada vez.
Se isto vos descreve, vamos fazê-lo bem.

Os mesmos engenheiros séniores do início ao fim.

07 / Em detalhe

07.1Serviços de integração de IA

O que incluem os serviços de integração de IA?

Cinco coisas, e um orçamento sério reflete todas: mapear os sistemas de registo e decidir qual é a fonte de verdade de cada campo; o desenho da pesquisa nos dados, incluindo a forma como as permissões ao nível do registo viajam com os dados, para que o modelo nunca mostre algo que o utilizador não pode abrir no sistema de origem; o caminho de escrita, com validação, modo dry-run, registo de auditoria e rollback; o pipeline que mantém tudo vivo — rate limits, retries, idempotência, deteção de mudanças de esquema, filas de erro com replay; e a passagem de testemunho — documento de arquitetura, monitorização, alertas e um runbook que a vossa equipa consegue operar sem nós.

Continuar a ler

A parte que se subestima é a segunda e a terceira: ler dados é fácil; lê-los com as permissões intactas e escrever com segurança é onde está a engenharia.

Tipos de serviços de integração de IA

Cinco padrões cobrem quase toda a integração de IA. Integração de IA generativa: um modelo de linguagem (LLM) dentro do vosso produto ou ferramenta interna, chamado pela API. RAG sobre os vossos dados: documentos, tickets e registos indexados para que o modelo responda a partir de fontes aprovadas, com as permissões intactas. IA dentro do CRM e do ERP: classificar, enriquecer e preparar rascunhos nos registos onde a equipa já trabalha. Agentes de IA com acesso a ferramentas: o modelo chama ações tipadas — criar um negócio, lançar uma fatura em rascunho, abrir um ticket — com regras de aprovação. E IA em pipelines de dados: pontuação, extração ou categorização como um passo entre sistemas. Por baixo, continua a ser integração de sistemas, de aplicações e de dados clássica — APIs, eventos, filas e uma fonte de verdade por campo.

Quanto custa a integração de IA e quanto tempo demora?

Por projeto, com milestones fixos acordados por escrito depois de uma avaliação técnica de 30 a 60 minutos — não é uma tarifa diária nem uma taxa por utilizador. Um único caminho só de leitura para um sistema limpo são poucas semanas. Escrita em vários sistemas, com um regime real de permissões e auditoria, é um projeto maior, orçamentado milestone a milestone antes de se comprometerem. A maior variável de custo não é a IA, é a idade e a qualidade dos sistemas: uma API REST documentada com sandbox é barata de integrar; um ERP antigo sem sandbox, sem dados de teste e com uma API por documentar é a linha que faz mexer o número. A avaliação existe para vos dizer qual dos casos têm antes de assinarem seja o que for.

07.2IA generativa, CRM e ERP

Integração de IA generativa: ChatGPT, Claude e Gemini nos vossos sistemas

Integrar IA generativa é chamar um modelo pela API a partir dos vossos sistemas, não colar dados numa janela de chat.

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Não nos prendemos a um modelo: os modelos GPT da OpenAI, o Claude da Anthropic e o Gemini da Google escolhem-se por tarefa, pela qualidade, custo, latência e local onde os dados podem ser processados — um modelo alojado numa região europeia, como o Azure OpenAI, quando o processamento tem de ficar na UE. Prompts, pesquisa e definições de ferramentas vivem no vosso código, versionados e testados contra um conjunto de casos reais, por isso trocar de modelo é uma alteração de configuração e um teste, não uma reconstrução. Quanto aos dados: as APIs empresariais dos fornecedores não treinam com o que enviam por defeito, mas os termos do vosso plano confirmam-se na avaliação.

IA no CRM e no ERP: HubSpot, Primavera e PHC

No CRM, a IA trabalha sobre os negócios e contactos em produção, não sobre um export: pontuar e encaminhar leads, enriquecer contactos e empresas, resumir chamadas e emails no registo, preparar follow-ups que uma pessoa envia. Em produção para a OmniTrade Brasil, um agente lê 1200 ficheiros CSV por mês e escreve só as leads qualificadas no HubSpot; para o Grupo Filtrarte, o encaminhamento de leads corre sobre HubSpot, Outlook e WhatsApp. No ERP, o pedido mais comum é lançar faturas de compra que chegam por email: a IA lê, extrai e cria o documento em rascunho no Primavera ou no PHC, e uma pessoa confirma. Em qualquer dos casos, a IA escreve pela API com um utilizador próprio e limitado, cada alteração fica registada e o que for ambíguo vai para uma fila de revisão.

Exemplos de integração de IA

Três integrações em produção. Seed Real Estate: extratos bancários reconciliados com faturas do InvoiceXpress, modelos da OpenAI a categorizar cada transação e o Airtable como sistema de registo, num ciclo autónomo de 6 horas. OmniTrade Brasil: ficheiros CSV de obras pontuados com regras configuráveis e enviados para o HubSpot, 1200 por mês, com a triagem a passar de dias para horas. E, do lado da integração de dados, uma exploração agrícola no Reino Unido: uma rede de sensores de campo ligada a uma camada de processamento local (edge) e a um painel para o agrónomo, que reduziu em 23% o custo de fertilizante na primeira campanha. O padrão é sempre o mesmo — uma fonte de verdade por campo, um único caminho provado de ponta a ponta, e só depois mais âmbito.

07.3Integração de sistemas empresariais

Com que sistemas integramos

Em produção hoje: HubSpot, Airtable, ClickUp, Slack, Outlook, WhatsApp, Google Sheets e InvoiceXpress, a par de modelos da OpenAI.

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Para lá destes, o que decide o esforço é a superfície de integração, não a marca: CRM como o Salesforce e o Dynamics 365; ERP como o Primavera, o PHC, o Sage, o SAP, o Odoo e o Dynamics 365 Business Central; Postgres e outras bases de dados SQL, data warehouses e APIs internas REST ou SOAP. Uma API REST documentada com sandbox é o caso barato; um ERP antigo com uma API por documentar é onde vai o orçamento. Um iPaaS como MuleSoft, Boomi, Make ou n8n justifica-se quando muitos sistemas partilham muitos fluxos — com dois ou três sistemas, APIs diretas são mais simples de manter.

Como se integra IA num ERP ou CRM com uma API má?

Integrar sistemas que nunca foram desenhados para falar uns com os outros faz-se com três padrões, por esta ordem de preferência.

  1. Primeiro, integração direta por API: se o sistema tem uma API utilizável, é a opção mais barata e de longe a mais fiável, e vale a pena defendê-la mesmo que obrigue a esperar pelo fornecedor.
  2. Segundo, uma réplica de leitura ou uma camada de eventos e filas com uma tabela intermédia: quando a API existe mas é limitada, lenta ou instável, a IA lê de algo que vocês controlam e o sistema de origem é escrito ao vosso ritmo.
  3. Terceiro, e só em último recurso, conduzir a interface como uma pessoa faria, que é o que o RPA clássico faz: funciona em sistemas sem API e parte sempre que um ecrã muda, por isso tratamo-lo como solução provisória com um plano de substituição escrito. A maioria dos parques de sistemas acaba numa mistura, escolhida sistema a sistema.

Que governação precisa a integração de sistemas com IA?

Quatro pontos de controlo, e não entregamos sem eles. Permissões: o acesso ao nível do registo no sistema de origem é propagado pela pesquisa, para que a autorização seja aplicada onde os dados vivem e não reinventada na camada de IA. Fronteiras dos dados: antes de ligar seja o que for, definimos o que conta como dado pessoal ou regulado à luz do RGPD, onde pode ser processado e o que nunca pode sair da vossa infraestrutura — numa empresa europeia, isso decide normalmente onde se aloja tudo. Escrita segura: cada escrita tem validação, modo dry-run, um registo de auditoria com o autor e o motivo, e um caminho de rollback. Observabilidade: logs, alertas sobre filas de erro e mudanças de esquema, e um runbook escrito. Se têm uma revisão de segurança ou um DPO, são estes os artefactos que vão pedir — e produzi-los no fim custa várias vezes mais do que produzi-los de raiz.

08 /

Perguntas frequentes

09 / Mais serviços
10/Começar a conversa

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